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该考勤系统建立于基于ASp的技术之上。

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简介:
该考勤系统,构建于asp.net技术之上,旨在为员工、学生以及学校等各类机构提供全面的考勤管理服务。其开发工具包括Visual Studio 2008与SQL Server 2005,从而实现高效便捷的考勤流程。

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客服
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  • ASP
    优质
    本系统为一款基于ASP技术开发的智能考勤工具,能够实现员工上下班打卡、考勤数据统计与分析等功能,有效提升企业管理效率。 基于ASP.NET的考勤系统适用于员工和学生学校的考勤工作。开发工具使用的是VS2008与SQL2005。
  • RFID
    优质
    本系统采用RFID技术实现高效、准确的员工考勤管理,支持自动化记录进出时间,简化人事部门工作流程,提升企业办公效率。 在考试管理领域,传统的考勤方式存在一些问题,比如耗时、容易出错以及操作不便等问题。随着电子信息技术的不断进步,射频识别卡(RFID 卡)逐渐取代了传统接触式IC卡,在智能卡片技术中崭露头角。由于成功地结合了射频识别技术和 IC 卡技术,RFID 卡解决了无源和免接触的技术难题,并因此具有磁卡和接触式 IC 卡所不具备的诸多优势。 RFID 标签由集成电路(IC)芯片与感应天线组成,封装在一个标准 PVC 基板内。在学生考勤系统中使用 RFID 技术可以实现对学生的到课情况进行自动记录、统计等功能。该系统的结构和工作原理主要通过点名、磁卡或接触式 IC 卡等方式来完成。 一个典型的RFID 学生考勤系统由应答器(标签)及读取设备组成,其中阅读器包含射频基站芯片U2270B 及其配套电路、主控微处理器MCU及其支持电路和外设接口模块。在工作时,当按下键盘上的IRQ按钮后,唤醒 MCU 并启动 U2270B 的操作模式;通过线圈向外界传输能量以激活靠近的标签,使其开始发送内部存储的数据信息至基站芯片输入端口,并由U2270B处理后再传送到MCU进行数据识别和显示在液晶屏上。 设计学生考勤系统时,射频卡基站芯片 U2270B 及其配套电路的设计至关重要。该芯片是一款支持非接触式IC 卡读写操作的基站设备,内置振荡器、天线驱动单元等组件,并且能够以曼彻斯特编码或双相调制方式传输数据。 U2270B 的工作频率应在100kHz 至 150kHz 范围内,在标准条件下(如使用125kHz 频率)的数据传输速率为5,000 波特。其电源供应可以是汽车电瓶或是其他形式的5V 标准电压源,且该芯片具有微调功能和与多种微控制器兼容的特点。 在实际应用中,U2270B 的射频频率通过调整 RF 引脚上的电阻值来确定,并由此产生特定频率的电磁场。当标签进入该磁场时,则会因电磁感应而获得能量并开始工作,从而可以传输其内部存储的信息给读卡器。 此外,在学生考勤系统设计中电源模块同样非常重要。U2270B 的供电方式有三种:单电压、双电压和电池供电模式。本项目采用了第二种方案——即5V 用于VS端而其他部分使用更高范围的电压(如7-8V)。这有助于确保系统的稳定运行。 频率设置也是设计中的关键环节之一,通过改变RF 端电阻值来调整U2270B 的工作频率,并且Vs作为内部电源供应电路所需电力来源。 基于 RFID 技术的学生考勤系统能够实现高效、快捷和便利的管理功能,克服了传统方式存在的诸多缺点,为校园内的学生日常管理工作提供了更优的选择方案。
  • 人脸识别
    优质
    本系统利用先进的人脸识别技术实现智能考勤管理,能够高效、准确地记录员工出勤情况,提升企业管理效率。 随着人工智能技术的发展,人脸识别技术在生活中的应用越来越广泛。本段落利用人脸识别技术实现了人脸识别签到功能。该系统采用Python语言以及dlib库、face_recognition库及OpenCV库来完成人脸检测、定位与采集,并实现签到功能。 系统的架构分为用户端和管理端两部分:管理端允许管理员通过学号注册并上传照片;而用户端则使用电脑摄像头拍照,将拍下的图像与已注册的照片进行比对以确认是否成功签到。该系统从实际需求出发,利用人脸识别技术替代传统的人工考勤方式,显著提升了组织效率和办事能力。 在确保高识别率的前提下,本系统的实时性和稳定性也得到了保证。如果能够广泛普及应用,则对于大学校园教育的发展具有重要的积极意义。实现的技术包括Python 3.6.5、OpenCV及SQLite数据库,并使用Flask系统框架构建项目。此外,该项目还包括了参考论文和代码等资源,通过运行test.py文件即可进行测试。
  • 人脸识别
    优质
    本系统运用先进的人脸识别算法,实现快速、精准的身份验证,适用于各类办公场景,提高工作效率与安全性。 随着人工智能技术的发展,人脸识别技术被广泛应用于生活中的各个领域。本段落利用人脸识别技术实现了人脸识别签到功能。该系统采用 Python 语言以及 dlib 库、face_recognition 库及 OpenCV 库来完成人脸检测、定位及采集,并实现签到操作。 系统的架构分为两部分:用户端和管理端。在管理系统中,管理员可以通过学号注册并上传照片;而在用户端,则通过电脑摄像头获取的照片与已注册的数据库中的图片进行比对以确认是否成功签到。 本系统从实际需求出发,采用人脸识别技术替代传统的人工考勤方式,大大提高了组织效率和办事能力。在保证图像数据识别率的前提下,该系统具有较高的实时性和稳定性,如果能够得到广泛应用,在大学校园教育的发展中将发挥积极的作用。 实现的技术包括 Python3.6.5、OpenCV 和 SQLite 数据库以及 Flask 系统框架。项目内容包含有项目代码及参考论文等资料。其中 face_class 文件夹下包含了多种人脸识别分类模型,例如 MobileNet、Inception 及 VGG 等五个对比模型。点击 test.py 即可进行测试。 该系统不仅提高了工作效率和准确性,还为校园考勤管理提供了新的解决方案和技术支持。
  • RFID员工管理
    优质
    本系统利用RFID技术自动记录员工出勤情况,实现高效、准确的考勤管理。它简化了传统手工签到流程,提高了办公效率,并且支持实时数据更新与查询功能。 本段落设计了一个基于RFID的员工考勤应用系统,在Microsoft .NET Framework SDK v2.0环境下开发完成,并利用了Microsoft SQL Server 2005作为数据库存储平台。采用C#语言进行可视化编程,实现了信息管理、考勤管理、用户管理、射频卡管理、查询管理和数据库管理系统等模块的功能。
  • 人脸识别课堂
    优质
    本课堂考勤系统利用先进的人脸识别技术,实现学生签到自动化管理。通过精准快速地捕捉并验证面部特征,有效提升教学环境中的出勤监管效率与准确性。 传统的课堂点名方法效率低下,浪费大量时间。为此提出了一种基于人脸识别的课堂点名系统,大大提高了课堂点名的效率。该系统采用图像和摄像识别技术进行点名,并能够同时识别多张人脸。此外,对于难以被系统准确识别的学生,提供了手动签到选项。系统的算法部分采用了OpenCV人脸识别开源库开发,界面交互则使用Qt、C++实现。
  • RFID位机
    优质
    本项目开发了一种基于RFID技术的智能化考勤系统上位机软件,实现员工便捷高效的签到与签退管理,数据自动记录及统计分析功能。 软硬件结合,上位机显示刷卡信息。
  • RFIDMFC管理
    优质
    本系统采用RFID技术开发,通过MFC框架实现高效、准确的员工考勤管理。它支持自动化签到与记录,并提供数据分析功能以优化人力资源管理。 这是我自己的毕业设计,在拿到毕业证书后决定分享出来。我不在乎那几分,但也不会轻易就共享出去。 如果您觉得满意,请给予10分评价;如果认为我让您失望了,可以回复帖子,分数会退回。 压缩包里包含了一些说明文档,请务必查看每个文件的内容。 开发所用的板子在其中也有一张照片。
  • RFID智能开发项目
    优质
    本项目致力于研发基于RFID技术的智能考勤系统,旨在提升企业与学校的考勤管理效率和准确性,实现自动化、智能化考勤。 在本项目中,我们使用Arduino UNO和RFID MFRC522模块设计了基于RFID的出勤系统。